[发明专利]一种基于标准化欧氏距离和K最邻近的书籍推荐方法在审
| 申请号： | 201811438654.7 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109726326A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 周谦;季统凯 | 申请（专利权）人： | 国云科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广东莞信律师事务所 44332 | 代理人： | 陈熙 |
| 地址： | 523808 广东省东莞市松山湖高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术领域，尤其是一种基于标准化欧氏距离和K最邻近的书籍推荐方法。本发明的方法是：后台收集所有读者用户的用户名、阅读书籍名和对应的书籍评分；采用归一化预处理书记评分数据；获取某读者用户的阅读书籍信息；针对评分数据使用标准欧氏距离得到该读者用户的K位邻近用户；采用K最邻近算法汇总K位邻近用户的书籍评分，得到推荐书籍排序；按照推荐书籍的评分排序结果为该读者用户返回推荐书籍。本发明使用机器学习标准化欧氏距离和K最邻近算法相结合，实现了智能的书籍推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 书籍 邻近 读者用户 欧氏距离 评分数据 标准化 算法 归一化预处理 机器学习技术 排序结果 使用机器 书籍信息 阅读 排序 后台 智能 返回 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于标准化欧氏距离和K最邻近的书籍推荐方法，其特征在于：所述的方法是：后台收集所有读者用户的用户名、阅读书籍名和对应的书籍评分；采用归一化预处理书记评分数据；获取某读者用户的阅读书籍信息；针对评分数据使用标准欧氏距离得到该读者用户的K位邻近用户；采用K最邻近算法汇总K位邻近用户的书籍评分，得到推荐书籍排序；按照推荐书籍的评分排序结果为该读者用户返回推荐书籍。
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